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World File Search System医学知识
座谈会
常见摘要 医学知识领域在不断变化，临床医生必须紧跟实践范围，才能提供最有效的患者护理。批判性地搜索、解释和评估医学文献的能力对于培养将循证答案融入临床实践所需的技能至关重要。重要的是，临床医生需要能够将这些循证概念传达给同行和患者。为了培养这些基础能力，蒂尔学院医师助理理学硕士课程的研究生运用他们的循证医学知识开展数据驱动研究。利用全国青少年至成人健康纵向研究数据集的第四波，学生提出了临床感兴趣的研究问题，并使用统计软件的各种二级数据分析技术回答了这些问题。主题范围广泛，包括心理健康、性传播感染、癌症、预防行为、避孕药的使用等。最终项目将以研究海报的形式展示，其中包括文献综述、方法论、描述性和推断性统计数据以及与医师助理职业的相关性。请与我们一起庆祝我们未来 PA 的辛勤工作！
AY 2025入学考试指南...
实习（仅申请人）。讲座和实践培训是由教授基本医学知识的基础医学研究实验室进行的。医院的实习大约两个星期，在此期间，学生分为几支球队，并参加东京大学医院，在实际临床环境中体验医学的重要性。注意：“旋转”是指未指定其首选研究的学生的时期
美国医学研究和教育补助计划
AN ISR是一种支持独立研究的赠款，研究人员或组织是研究的赞助商，而辉瑞公司（Pfizer）为与辉瑞资产有关的特定和定义的医学知识提供了财务和/或非财务支持。该赠款用作涉及辉瑞医学的临床前和临床研究（包括介入和非干预）的支持。（例如，商业药物，研究药物，纯化合物 *）。
2024-心血管干预
成功完成此CME活动（包括参与评估组件），使参与者能够在美国内科医学委员会（ABIM）维护（MOC）计划中获得多达25个医学知识MOC积分和患者安全MOC信用。参与者将赚取相当于该活动的CME积分数量的MOC积分。为了授予ABIM MOC信用，向ACCME提交参与者完成信息是CME活动提供商的责任。
![arxiv：2501.15108V1 [CS.CL] 2025年1月25日](/simg/6\68469aebdf15a3773f7ffce893b53550c5396f9a.webp)
arxiv：2501.15108V1 [CS.CL] 2025年1月25日
摘要。在生物医学应用中，大语言模型（LLM）的快速发展突显了其潜力与有限规模的差距，并且通常较低的可用开放源注释文本数据集的质量较低。此外，生物医学知识层次结构的固有复杂性显着阻碍了弥合这一差距的努力。LLM自己可以在克服这一限制中发挥关键作用吗？是出于这个问题的激励，我们在本研究中调查了这一挑战。我们提出了一个框架，该框架可以自动化从广泛的科学文献中蒸馏出高质量的文本培训数据。我们的方法自我评估并产生与生物医学领域更紧密一致的问题，并由生物医学知识层次结构通过医学主题（网格）引导。这个全面的框架建立了自动化的工作流程，从而消除了对手动干预的需求。此外，我们进行了全面的实验，以评估框架生成数据对不同尺寸下游语言模型的影响。与GPT-4代表的生命科学领域和强大的封闭源模型相比，我们的方法可以大大改善提问的任务。值得注意的是，生成的AI-Ready数据集使LLAMA3-70B基本模型使用MEDPROMPT多次使用MedPrompt胜过GPT-4。详细的案例研究和消融实验强调了我们框架5中每个组件的重要性。
难以治疗和严重的哮喘
读者承认本报告旨在作为一项循证哮喘管理策略，供医疗专业人员和决策者使用。据我们所知，本报告基于出版之日的现有最佳证据和医学知识与实践。在评估和治疗患者时，强烈建议医疗专业人员运用自己的专业判断，并考虑当地和国家法规和指导方针。GINA 对因使用本文件而导致的不当医疗保健不承担任何责任，包括任何不符合适用当地或国家法规或指导方针的使用。
XSL•fo
背景：2022年11月的Chatgpt（OpenAI）推出（OpenAI）引起了公众的关注和学术兴趣（LLMS），从而促进了许多其他创新的LLM的出现。这些LLM已应用于包括医疗保健在内的各个领域。从那以后，就如何在与健康相关的情况下使用最先进的LLM进行了许多研究。目的：本综述旨在总结有关卫生保健中对话性LLM的应用和疑虑，并为该领域的未来研究提供了议程。方法：我们使用PubMed，ACM和IEEE数字库作为本综述的主要来源。我们遵循Prisma（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）的指导，并选择了经过同行评审的研究文章（（1）与医疗保健应用和对话llms相关的研究文章，以及（2）在2023年9月1日之前发表，当时我们是我们启动纸质纸收藏的日期。我们调查了这些论文，并根据它们的应用和疑虑对它们进行了分类。结果：我们的搜索最初根据目标关键字确定了820篇论文，其中65（7.9％）的论文符合我们的标准，并将其包括在审查中。最受欢迎的对话llm是Chatgpt（60/65，92％的论文），其次是Bard（Google LLC； 1/65，1/65，2％的论文），Llama（Meta; 1/65; 1/65，2％的论文）和其他LLMS（6/65，9％，9％的论文）。使用LLMS进行了49篇论文，用于摘要或医学知识查询，或两者兼而有之，有58（89％）的论文表达了对可靠性或偏见或两者兼而有之的担忧。这些论文分为四类申请：（1）汇总，（2）医学知识查询，（3）预测（例如，诊断，治疗建议和药物协同作用），以及（4）管理（例如，文档和信息收集），以及四个类别的问题，以及四个类别：（1）可靠性（例如，培训数据质量，三），以及准确性，和一致性，和一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，以及一致性，（3）隐私和（4）公众可接受性。我们发现，对话llms在摘要中表现出了令人鼓舞的结果，并为精度相对较高的患者提供一般医学知识。但是，诸如chatgpt之类的对话llms并不总是能够为需要专业领域专业知识的复杂健康相关任务（例如，诊断）提供可靠的答案。虽然偏见或隐私问题通常被视为关注点，但在我们的审查论文中没有实验研究对话性LLM在医疗保健研究中如何导致这些问题。
用于医疗保健预测模型的可解释人工智能
摘要 人工智能的原理是模仿人类智能，通过从各种来源获取的数据进行学习，执行任务、识别模式或预测结果。人工智能和机器学习算法已广泛应用于自动驾驶、电子商务和社交媒体中的推荐系统、金融科技、自然语言理解和问答系统。人工智能也在逐渐改变医疗研究的格局（Yu et al. in Biomed Eng 2:719–731, 25）。半个世纪前，依赖于医学知识的整理和稳健决策规则的构建的基于规则的方法在疾病诊断和临床决策支持中引起了极大关注。近年来，能够解释特征之间复杂相互作用的机器学习算法（如深度学习）在医疗领域的预测模型中显示出良好的前景（Deo in Circulation 132:1920–1930, 26）。尽管许多人工智能和机器学习算法可以实现非常高的性能，但由于其中一些算法缺乏可解释性，因此通常很难在实际临床环境中完全采用。可解释人工智能 (XAI) 正在兴起，以协助向医疗保健专业人员传达内部决策、行为和行动。通过解释预测结果，XAI 赢得了临床医生的信任，因为他们可以学习如何在实际情况中应用预测模型，而不是盲目遵循预测。由于医学知识的复杂性，仍有许多场景需要探索如何使 XAI 在临床环境中有效。
人工智能与大型机器的伦理...
处理大量医疗数据 • 从患者数据中提取医学知识（X 光片、临床症状等） • 提取生物信息（例如解释疾病演变的遗传因素等） 生物信息学 • 模拟生物过程（例如病毒进入细胞的机制、解释疾病演变的遗传因素等） 从科学文献中提取知识 • 2020 年 3 月至 10 月期间，发表了 87,000 多篇关于 CoViD-19 的论文！ 机器人技术 • 老年人机器人技术 • 手术机器人和假肢
脑数据或神经数据在欧盟作为个人数据：科学、法律和实践分析
过去二十年，神经科学的令人瞩目的发展揭示了它的跨学科性质，其特点是采用综合的方法，综合研究正常和病理神经系统的所有科学，并坚信不同科学观点的合作对于推动人类大脑等复杂结构的生物学和医学知识的进步至关重要。在此背景下，物理学、化学、分子生物学、精神病学、心理学、遗传学、工程学、计算机科学等许多科学共同致力于了解人类大脑这一细致的任务，作为解决大规模科学问题的全球战略的一部分。